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   数据新闻报道大赛开始报名啦！  | 数螺 | NAUT IDEA
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       <p>
        数螺
       </p>
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     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
    </div>
   </div>
  </div>
  <div class="container text-center">
   <h1>
    数据新闻报道大赛开始报名啦！
   </h1>
  </div>
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   ﻿﻿
   <title>
    数据新闻报道大赛开始报名啦！ | 数盟社区
   </title>
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      <h1>
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           2016档期
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         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-22459" id="menu-item-22459">
          <a href="http://dataunion.org/category/parterc">
           合作会议
          </a>
         </li>
        </ul>
       </li>
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         文章
        </a>
        <ul class="sub-menu">
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-20867" id="menu-item-20867">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/base" title="base">
           基础架构
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-3302" id="menu-item-3302">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/ai" title="ai">
           人工智能
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-3303" id="menu-item-3303">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/analysis" title="analysis">
           数据分析
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-21920" id="menu-item-21920">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/dm">
           数据挖掘
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-3314" id="menu-item-3314">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/viz" title="viz">
           可视化
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-3305" id="menu-item-3305">
          <a href="http://dataunion.org/category/tech/devl" title="devl">
           编程语言
          </a>
         </li>
        </ul>
       </li>
       <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category current-post-ancestor menu-item-has-children menu-item-20876" id="menu-item-20876">
        <a href="http://dataunion.org/category/industry">
         行业
        </a>
        <ul class="sub-menu">
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-16328" id="menu-item-16328">
          <a href="http://dataunion.org/category/industry/case" title="case">
           行业应用
          </a>
         </li>
         <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-2112" id="menu-item-2112">
          <a href="http://dataunion.org/category/industry/demo" title="demo">
           Demo展示
          </a>
         </li>
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           行业资讯
          </a>
         </li>
        </ul>
       </li>
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         资源
        </a>
       </li>
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        </a>
       </li>
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         课程
        </a>
       </li>
       <li class="menu-item menu-item-type-taxonomy menu-item-object-category menu-item-has-children menu-item-21853" id="menu-item-21853">
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          <a href="http://dataunion.org/category/career">
           职业规划
          </a>
         </li>
        </ul>
       </li>
      </ul>
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       行业
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       <div class="mscc">
        <h1 class="mscctitle">
         <a href="http://dataunion.org/21982.html">
          数据新闻报道大赛开始报名啦！
         </a>
        </h1>
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         <em>
          874 次阅读 -
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      </header>
      <div class="content-text">
       <h1 style="text-align: center;">
        <strong>
         Data Journalism Competition and Awards
        </strong>
       </h1>
       <p>
        Fudan University’s School of Journalism, Caixin Data Visualization Lab and US-China Education Trust announces the launch of the second University Data Journalism Competition. Data journalism is one of the fastest growing disciplines in journalism education today, and is reinforced by the country’s Internet Plus initiatives. The field represents an expanding set of skills for developing and telling stories through numbers.  The interdisciplinary nature of the field encourages students from various concentrations to work together and produce thought-provoking and high quality communication products. The competition promotes innovation, hard work and team spirit.
        <br/>
        The theme for this competition is Environment. Through data analysis, students are encouraged to critically examine the impact of climate change, energy access, environmental degradation, pollution, etc. on Chinese society. We welcome diverse in-depth news articles, feature stories, visualizations, and multi-media platforms such as websites and videos related to the theme of the competition. Competitors are highly encouraged to work in teams of computer scientists, journalists, and designers.
        <br/>
        This competition will have one first place winner (Prize 7000RMB), two second place winners (Prize 5000 RMB) and three third place winners (Prize 3000 RMB). Winners will present their work at the Media Education Consortium (MEC) Conference in April 2016 at Fudan University. All travel and lodging expenses will be covered on a reimbursable basis, up to 3000RMB.
        <br/>
        <strong>
         Eligibility
        </strong>
        <br/>
        Submissions can be by individuals or by teams.
        <br/>
        The competition is open to university students of all levels and disciplines.
        <br/>
        Teams are allowed to work with journalists to serve as support.
        <br/>
        Work does not have to be published prior to application, but must be original work.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Theme:
        </strong>
        Environment
       </p>
       <p>
        <strong>
         Format
        </strong>
        <br/>
        Submissions can include narrative reporting, visualization, web pages or video, but must adhere to journalism ethical standards of truthfulness, accuracy, objectivity, impartiality, fairness and public accountability.
        <br/>
        Visualizations must be in the form of JPG, GIF, or PNG.
        <br/>
        Video files may be submitted. Video resolution no less than 720P, can be shared through video sharing sites. Video format MKV, MOV or MP4, do not use an uncompressed MPEG2 TS or the like.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Submission requirements
        </strong>
        :
        <br/>
        All submissions must include a summary abstract in English. The submissions themselves may be in either English or Chinese.
        <br/>
        Visualizations maybe submitted through email as an attachment.
        <br/>
        Web-based work must submit the URL by e-mail, or as an email attachment.
        <br/>
        Video works submitted to the video sharing website, you can submit e-mail attachment or network disk mode. But with varying network conditions, the committee cannot be guaranteed to receive all the network disk submitted works.
        <br/>
        For details, see selection criteria.
        <br/>
        All entries must be submitted to datajouranlism@uscet.org by March 25, 2016. No late submissions are accepted.
       </p>
       <h2>
        <strong>
         Jury
        </strong>
       </h2>
       <p>
        Entries will be evaluated by a jury of 3 journalism practitioners and experts from Caixin, Fudan, USCET.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Elisa Zhai Autry
        </strong>
        <br/>
        Dr. Elisa Zhai Autry is the Development and New Initiatives Principal at the US-China Education Trust. Prior to joining USCET, she was a Global Fellow at the Institute for Global Engagement (IGE), a Washington think tank. In addition to managing IGE’s East Asia programs, she served as a guest editor for the Review of Faith and International Affairs. Before coming to Washington, Dr. Autry was an assistant professor in the Department of Sociology and Gerontology and Asian/Asian American Studies at Miami University. Dr. Autry earned a B.A. in sociology and law from Peking University, and a M.A. and Ph.D. in Sociology from the University of Texas at Austin.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Huang Zhimin
        </strong>
        <br/>
        Mr. Huang is the Chief Technological Officer and the Founder of Data Visualization Lab at Caixin Media Company Limited, an influential Chinese business magazine. His work experience on Internet and mobile Internet spans ten years, and he is now working on incorporating big database and visualized information into the development of journalism. His group, Caixin Database Visualization, won the 2014 Award for Editorial Excellence offered by the Society of Publishers in Asia, the 2014 Tencent Annual Communication Award for Digital News, and the 2014 NetEast Annual Chinese New Media Award for Multimedia. His group is also the candidate of the British Online Award, “Information is Beautiful”. He has lectured in Communication University of China, East China Normal University, Fudan University, Qinghua University, Renmin University of China, and Xiamen University.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Judge from Fudan TBD
        </strong>
       </p>
       <h2>
        <strong>
         References and database
        </strong>
        :
       </h2>
       <p>
        Data Journalism China (djchina.org) is the only platform in Chinese dedicated to serving the data journalism community in China and internationally.
       </p>
       <p>
        Qing Yue Shanghai Environmental Protection (data.epmap.org) provides environmental data information disclosure and open data, i.e. air quality, drinking water, and pollutant emissions.
       </p>
       <p>
        Resources and Environment, Chinese Academy of Science Data Center (www.resdc.cn)
       </p>
       <p>
        CAS Data Cloud (www.csdb.cn)
       </p>
       <p>
        China Seismological Bureau Enviornment database (www.eq-icd.cn/webgis/)
       </p>
       <p>
        National Earth System Science database (www.geodata.cn/thematicView/)
       </p>
       <p>
        National Meteorological (openweather.weather.com.cn)
       </p>
       <p>
        Shenzhen Meteorological Data Network (data.szmb.gov.cn)
       </p>
       <h2>
        Media support:
       </h2>
       <p>
        <strong>
         Full Media School
        </strong>
        ( WeChat ID: qq_qmp), Tencent’s micro-channel public platform to connect the media sector and are at the forefront of data mining tools.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Hedgehog Commune
        </strong>
        (WeChat ID : ciweigongshe), ” is provide depth observation and research of media trends.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Global Investigative Journalism Network
        </strong>
        (WeChat ID : gijn_cn, Weibo ID : @ global network depth reports , website : cn.gijn.org) dedicated to the integration and sharing of resources, depth of coverage , international public databases, and data tools.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Baidu News Laboratory
        </strong>
        (WeChat ID: BaiduNewsLab) is Baidu ‘s journalism education and exchange platform. Focused on “Connecting Technology and Communication “.
       </p>
       <p>
        <strong>
         RUC news Square
        </strong>
        (WeChat ID : rendaxinwenxi),  is Renmin University’s School of Journalism’s news channel. A student-run news channel that provides news for domestic and international audiences.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Big Data Digest
        </strong>
        (WeChat ID : BigDataDigest), “is one of the most influential platform of big data exchanges and useful information.
       </p>
       <p>
        <strong>
         Data Scientist Union
        </strong>
        (WeChat ID: DataScientistUnion)， is an open data science community, focusing on the promotion and application of data science, we would like to become Whampoa Military Academy for “data scientists”. We firmly believe that “data contains value”. For now we are one of the most active data science community in China, we aim to become the bridge connecting enterprises, universities, governments and technical persons.
       </p>
       <h2>
        Questions?
       </h2>
       <p>
        Please direct all inquiries to datajournalism@uscet.org.
       </p>
       <hr/>
       <p>
       </p>
       <h1 style="text-align: center;">
        数据新闻报道大赛
       </h1>
       <p>
        由复旦大学新闻学院、财新数据可视化实验室和中美教育基金会联合主办的第二届高校数据新闻报道比赛现在开始接受报名。本次大赛将通过奖励最出色的数据新闻报道来促进数据新闻领域的发展。
       </p>
       <p>
        数据新闻是今天发展最快的新闻教育学科之一，并随着中国互联网的成长迅速发展。数据新闻鼓励不同专业的学生相互合作，通过数据挖掘，结合可视化呈现，产生高质量的多媒体作品。
       </p>
       <p>
        本次比赛的目的是通过竞争促进创新、拼搏和团队精神。
       </p>
       <p>
        本次比赛主题是环境。通过数据挖掘、分析和呈现，鼓励学生认真审视气候变化、能源供应、环境恶化和污染等对中国社会的影响。形式可以是信息图、互动网页或视频。
       </p>
       <p>
        本次比赛鼓励创新、拼博和团队合作，我们鼓励编程人员、记者和美术设计师合作组队。
       </p>
       <p>
        本次比赛共评出一等奖1个，奖金7000元，二等奖2个，每个奖金5000元；三等奖3个，每个奖金3000元。获奖作品将被推荐给高校数据新闻教学作为案例使用。入围者将被邀请参加2016年4月在复旦大学召开的的媒体教育联盟（ MEC ）会议，获奖者将被邀请在会上介绍作品。获奖者可报销最高3千元的差旅费用。
       </p>
       <p>
        <strong>
         比赛规则
        </strong>
        ：
        <br/>
        资格：
        <br/>
        o可单人或组队参赛，允许在校生和教师或社会工作人员组队，但每队必须至少有一名在校生（全脱产本科生或研究生）承担主要工作。
        <br/>
        o专业不限、职业不限。
        <br/>
        o不接受已参加过其他比赛并获奖的作品参赛（校内或单位内部比赛除外）。
        <br/>
        <strong>
         主题
        </strong>
        ：参赛作品主题为环境。
        <br/>
        <strong>
         形式：
        </strong>
        <br/>
        o参赛作品形式包括图片、网页或视频，但必须体现出数据新闻的特点。
        <br/>
        o信息图格式为JPG、GIF或PNG；
        <br/>
        o视频解析度不低于720P，可通过视频网站分享，也可提交视频文件；视频格式为MKV、MOV或MP4，不要用未压缩的TS或MPEG2等；
        <br/>
        <strong>
         提交方式
        </strong>
        ：
        <br/>
        o必须提交英文摘要，参赛作品可以用中文或者英文
        <br/>
        o图片作品以电子邮件附件方式提交。
        <br/>
        o网页作品放置在网上并通过邮件提交网址，或将网页文件以附件方式用邮件提交。
        <br/>
        o视频作品提交到视频网站分享，也可以电子邮件附件或网盘方式提交，但由于网络情况多变，组委会不保证能接收到所有以网盘方式提交的作品。
        <br/>
        参赛作品评选标准详情请见下一页
        <br/>
        请提交作品到 datajournalism@uscet.org 截止日期为 2016年3月25日，恕不接受逾期报名
       </p>
       <h2>
        <strong>
         评委会
        </strong>
        ：
       </h2>
       <p>
        本次比赛有三名评委，介绍如下：
        <br/>
        <strong>
         黄志敏
        </strong>
        ，财新传媒首席技术官、财新数据可视化实验室负责人，中美教育基金会数据新闻大赛评委。带领团队三次获得亚洲出版业协会（SOPA）卓越新闻奖、国际新闻设计协会（SND）多媒体设计优秀奖、腾讯传媒大奖年度数据新闻、网易华语新媒体传媒大奖年度数据报道等。在高校、研究机构、媒体、企业和机关举办数十场数据新闻讲座，在高校担任客座教授和业界讲师，举办《华东论道——数据新闻与可视化应用分享会》和《京华论道——可视化与数据新闻分享会》，在《中国记者》《网络传播》《传媒评论》《新闻与写作》等核心期刊发表论文。设计数据新闻评价标准。
       </p>
       <p>
        <strong>
         翟杰霞
        </strong>
        博士是中美教育基金发展与项目开发负责人，同时也是美国乔治梅森大学亚太经济合作中心的研究教授。在加入中美教育基金之前，翟博士就职于华盛顿的智库Institute for Global Engagement负责东亚地区的项目管理，并担任《信仰与国际事务评论》杂志的客约编辑。在来到华盛顿之前，翟博士在迈阿密大学 （Miami University)的社会学系和亚洲与亚裔研究系担任助理教授， 带领亚洲和全球化相关的课程。她曾在美国的多家学术季刊发表文章， 其学术领域包括移民研究、东亚社会、宗教、以及中美关系。翟博士在北京大学获得社会学与法律学士学位，并在美国德克萨斯大学奥斯汀分校获得社会学硕士和博士学位。
       </p>
       <p>
        第三位评委来自复旦，待公布。
       </p>
       <h2>
        参考资料和数据库：
       </h2>
       <p>
        数据新闻网（djchina.org）, 数据新闻网是唯一以数据新闻为主题的中文信息平台，以引介全球范围内最顶尖的数据新闻实践为初衷，以推动华文地区数据开放及媒体革新为宗旨，提供深入的海内外作品剖析、新鲜的业界动态、实用的教程工具、全面的奖学金及工作机会，以及线下的活动与交流。
        <br/>
        上海青悦环保（data.epmap.org），致力于中国环境信息公开与数据开放，已经对外提供空气质量，天气，地表水，饮用水，污染源排放 等多种环境数据的服务，已为国内外超过300家机构提供了服务。
        <br/>
        中国科学院资源环境科学数据中心 （www.resdc.cn）
        <br/>
        中国科学院的数据云 （www.csdb.cn）
        <br/>
        中国地震局的大陆地壳应力环境数据库 （www.eq-icd.cn/webgis/）
        <br/>
        国家地球系统科学数据库 （www.geodata.cn/thematicView/）
        <br/>
        国家气象 （openweather.weather.com.cn）
        <br/>
        深圳气象数据网 （data.szmb.gov.cn）
       </p>
       <h2>
        媒体支持：
       </h2>
       <p>
        <strong>
         全媒派
        </strong>
        （微信号：qq_qmp），腾讯旗下微信公众平台，连接媒界，智慧未来，致力打捞海内外传媒业前沿趋势，挖掘腾讯创新案例与海量数据，输出行业深度洞察报告，连接业界学界智库资源。成为全网媒介资讯研究top1先锋站。
       </p>
       <p>
        <strong>
         刺猬公社
        </strong>
        （微信号：ciweigongshe），“狐狸知道很多的事，刺猬则知道一件大事。”刺猬公社只做原创，而且坚持只做一件大事——泛传媒圈的深度观察与研究，力争成为传媒观察与研究类的第一公号。目前，刺猬公社已经形成观察、域外、奇葩新闻、漫小猬、优秀报道推荐、排行榜等栏目，并在线上形成刺猬公社训练营，在线下开展了多次沙龙活动。接下来我们的栏目和活动还会进一步拓展。
       </p>
       <p>
        <strong>
         全球深度报道网
        </strong>
        （微信号：gijn_cn，微博：@全球深度报道网，网站：cn.gijn.org）致力于整合并分享深度报道资源，包括报道手册和书籍、国内外公开数据库、数据新闻工具包和深度报道的前沿探索。
       </p>
       <p>
        <strong>
         百度新闻实验室
        </strong>
        （微信号：BaiduNewsLab），百度旗下新闻传播研究及交流平台。聚焦“连接技术与传播”，专注于信息技术给新闻、营销、广告等传播业态带来的新机遇、新变化、新前沿。
       </p>
       <p>
        <strong>
         RUC新闻坊
        </strong>
        （微信号：rendaxinwenxi），是中国人民大学新闻学院新闻系的官方微信公号，旨在为国内外新闻院系、媒体朋友以及怀有新闻理想的学子提供一个关于新闻业务前沿话题的展示和交流的平台。在这里，师生们以网络空间作为教室，实践着最开放的新闻教学交流。
       </p>
       <p>
        <strong>
         大数据文摘
        </strong>
        （微信号：BigDataDigest），以“普及数据思维，传播数据文化”为己任，专注数据，每日分享。力争成为最有影响力的大数据媒体、数据爱好者学习交流的高价值社区。
       </p>
       <p>
        <strong>
         数盟
        </strong>
        （微信号：DataScientistUnion）是一个开放的数据科学交流社区，专注于数据科学的推广与应用，致力于成为培养与发现“数据科学家”的黄埔军校。我们坚信“数据创造价值”，数盟社区目前是国内最活跃的数据科学社区之一，数盟旨在成为企业、高校、政府、技术人员之间沟通的桥梁。
       </p>
       <h2>
        问题：
       </h2>
       <p>
        如有任何疑问请联系 datajournalism@uscet.org
       </p>
       <p>
       </p>
      </div>
      <div>
       <strong>
        注：转载文章均来自于公开网络，仅供学习使用，不会用于任何商业用途，如果侵犯到原作者的权益，请您与我们联系删除或者授权事宜，联系邮箱：contact@dataunion.org。转载数盟网站文章请注明原文章作者，否则产生的任何版权纠纷与数盟无关。
       </strong>
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        Demo展示
       </a>
       <a class="tag-link-31" href="http://dataunion.org/category/experts" style="font-size: 15.826771653543pt;" title="52个话题">
        专家团队
       </a>
       <a class="tag-link-870" href="http://dataunion.org/category/tech/ai" style="font-size: 19.795275590551pt;" title="273个话题">
        人工智能
       </a>
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        加入数盟
       </a>
       <a class="tag-link-869" href="http://dataunion.org/category/tech/viz" style="font-size: 17.204724409449pt;" title="93个话题">
        可视化
       </a>
       <a class="tag-link-30" href="http://dataunion.org/category/partners" style="font-size: 10.645669291339pt;" title="5个话题">
        合作伙伴
       </a>
       <a class="tag-link-889" href="http://dataunion.org/category/parterc" style="font-size: 11.582677165354pt;" title="8个话题">
        合作会议
       </a>
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        图书
       </a>
       <a class="tag-link-220" href="http://dataunion.org/category/tech/base" style="font-size: 19.850393700787pt;" title="281个话题">
        基础架构
       </a>
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        数据分析
       </a>
       <a class="tag-link-887" href="http://dataunion.org/category/tech/dm" style="font-size: 13.291338582677pt;" title="17个话题">
        数据挖掘
       </a>
       <a class="tag-link-34" href="http://dataunion.org/category/tech" style="font-size: 20.732283464567pt;" title="404个话题">
        文章
       </a>
       <a class="tag-link-1" href="http://dataunion.org/category/uncategorized" style="font-size: 22pt;" title="693个话题">
        未分类
       </a>
       <a class="tag-link-4" href="http://dataunion.org/category/events" style="font-size: 14.503937007874pt;" title="29个话题">
        活动
       </a>
       <a class="tag-link-890" href="http://dataunion.org/category/tech/%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%ad%a6%e4%b9%a0" style="font-size: 10.204724409449pt;" title="4个话题">
        深度学习
       </a>
       <a class="tag-link-221" href="http://dataunion.org/category/tech/devl" style="font-size: 18.968503937008pt;" title="193个话题">
        编程语言
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